Hadoop在线培训：Hadoop整体框架核心设计

在大数据处理领域，Hadoop是当之无愧的主流系统框架之一，想要入行大数据，Hadoop一定是要学习掌握的。而很多同学，由于时间等各方面的关系，想要通过Hadoop在线培训来进行学习。今天加米谷大数据就为大家分享一些Hadoop整体框架核心设计的相关知识。

首先，大数据处理目前主要的支撑技术理念，就是分布式思想。Hadoop同样也是如此，简单通俗地来说，Hadoop其实就可以理解为用java写的分布式大数据处理框架。而所谓的分布式，其实就是“分组合并”。


当面临大规模数据处理任务时，将大任务切分成小任务，小任务并行处理，小任务完成之后的结果再“合起来”，就能得到大数据处理的最终结果。

在Hadoop上，这一过程是怎么实现的呢？

首先，数据处理任务需求接收，然后将这个数据按照算法分成多份，每份存储在从属主机上，并且在从属主机上进行计算，主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS、MapReduce的监督。

当各台机器上的计算任务都分别完成之后，再将每个机器上的计算结果合并起来再在一台机器上计算，得到最终结果，这也是Hadoop当中的MapReduce主要负责的板块。

在Hadoop系统框架当中，大数据计算的任务部署，主要涉及到三个概念——Client机器，主节点和从节点。这里我们以可以看出，Hadoop是采取的典型的主从结构，主节点负责从节点的任务简单，从节点主要承担绝大部分的实际计算任务。

Hadoop的组件系统，发展到今天已经非常丰富，但是最核心最关键的，仍然是HDFS好MapReduce。HDFS负责提供底层支持，存储集群中所有存储节点文件，MapReduce负责分布式计算，在集群环境当中执行MapReduce任务。

总的来说，通过Hadoop在线培训来进行大数据培训学习，一方面要选好课程，另一方面则要考自身的自律，Hadoop是大数据主流的应用技术，在大数据的日常工作当中占据相当重要的地位。成都加米谷大数据，大数据技术分享，开设专业大数据培训班，更多详情可联系客服了解！